Методи коригування для рівномірності плівки

Техніка регулювання рівномірного легкого листа в основному передбачає гомогенізацію освітлення в обробці зображень, щоб зменшити проблему деградації якості зображення, спричиненої поганими умовами освітлення. Нижче наведено кілька поширених методик регулювання рівномірності:

Налаштування яскравості місцевих районів:
Налаштування яскравості локальної зони в основному орієнтована на явище нерівномірного впливу, яке виникає локально на зображенні. Зазвичай це включає місцеві методи посилення контрасту, такі як локальна вирівнювання гістограми. Незалежно виконуючи вирівнювання гістограми на кожній локальній області на зображенні, контраст кожної області може бути посилений, зберігаючи глобальний контраст всього зображення якомога більше.

Глобальна перерозподіл яскравості:
Перерозподіл глобальної яскравості фокусується на коригуванні яскравості всього зображення. Цей метод може досягти рівномірності яскравості зображення, змінюючи форму гістограми, не змінюючи загальної яскравості зображення.
Технологія багатошарової обробки:

Аналізуючи та обробляючи зображення в різних масштабах, можна ефективно регулювати яскравість, зберігаючи деталі зображення. Цей метод поєднує переваги локальної обробки та глобальної обробки, і може краще адаптуватися до складних умов освітлення.

Використання професійного програмного забезпечення:
При практичній роботі обробка вирівнювання зображень зазвичай реалізується за допомогою програмного забезпечення. Наприклад, деяке програмне забезпечення для обробки зображень, таке як інструмент Shadow\/Eniver у Photoshop, є більш інтуїтивним методом згладжування зображень. Крім того, існує якесь професійне програмне забезпечення для обробки медичних зображень, наприклад, ImageJ, яке забезпечує багаті функції вирівнювання зображень для користувачів для тонкої обробки на медичних зображеннях.

Технології, засновані на глибокому навчанні:
Останніми роками, при швидкому розвитку технології глибокого навчання, прориви були зроблені в технології згладжування зображень на основі глибокого навчання. Моделі глибокого навчання, особливо конволюційні нейронні мережі (CNN), можуть автоматично виявити та вивчити найкращу стратегію згладжування зображень у різних умовах освітлення, вивчаючи велику кількість мічених даних зображень, тим самим досягаючи кращих результатів обробки, ніж традиційні алгоритми в деяких конкретних сценаріях додатків.

Технологія маски:
У обробці зображень технологія маскування широко використовується для локальної обробки, особливо в процесі коригування локальної яскравості. Маскування може захистити певні ділянки від впливу регулювання і лише регулювати яскравість конкретних ділянок, тим самим контролюючи рівномірний ефект освітлення більш тонко.